原創(chuàng) | 文 BFT機(jī)器人

01背景

本文的背景是關(guān)于語(yǔ)義場(chǎng)景理解，特別是在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用，其中自動(dòng)駕駛汽車需要對(duì)其周圍的表面和物體進(jìn)行詳細(xì)的理解。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，激光雷達(dá)（LiDAR）被廣泛用于提供環(huán)境的準(zhǔn)確幾何信息，因此幾乎所有自動(dòng)駕駛汽車的傳感器套件都包括激光雷達(dá)。

盡管在這種應(yīng)用中語(yǔ)義場(chǎng)景理解至關(guān)重要，但卻存在一個(gè)挑戰(zhàn)，即缺乏大規(guī)模的基于汽車激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，用于進(jìn)行這一任務(wù)的訓(xùn)練和研究。因此，本文介紹了一個(gè)大型數(shù)據(jù)集，旨在推動(dòng)基于激光雷達(dá)的語(yǔ)義分割研究。該數(shù)據(jù)集對(duì)KITTI視覺(jué)里程表基準(zhǔn)測(cè)試中的所有序列進(jìn)行了詳細(xì)注釋，并提供了關(guān)于所使用的汽車激光雷達(dá)的完整360度視場(chǎng)的密集點(diǎn)對(duì)點(diǎn)注釋。

02創(chuàng)新點(diǎn)

1.大型數(shù)據(jù)集引入：本文引入了一個(gè)規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集，專門(mén)設(shè)計(jì)用于激光雷達(dá)的語(yǔ)義分割研究。這個(gè)數(shù)據(jù)集填補(bǔ)了領(lǐng)域內(nèi)的重要空白，因?yàn)橐酝狈谄嚰す饫走_(dá)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這限制了語(yǔ)義場(chǎng)景理解的研究和發(fā)展。

2.詳細(xì)注釋：該數(shù)據(jù)集對(duì)KITTI視覺(jué)里程表基準(zhǔn)測(cè)試的所有序列進(jìn)行了詳細(xì)的注釋。這意味著每個(gè)序列中的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)了仔細(xì)的標(biāo)注，以指示每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義信息。這種詳細(xì)的注釋提供了強(qiáng)大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，有助于深度學(xué)習(xí)模型更好地理解激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中的語(yǔ)義信息。

3.360度視場(chǎng)注釋：此外，該數(shù)據(jù)集還提供了關(guān)于所使用的汽車激光雷達(dá)的完整360度視場(chǎng)的密集點(diǎn)對(duì)點(diǎn)注釋。這一方面，有助于模型理解車輛周圍的整體環(huán)境，另一方面，也為研究人員提供了更廣泛的應(yīng)用可能性，如全方位的物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割。

4.基于深度學(xué)習(xí)的方法：本文還引入了一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法，該方法在所提供的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出了良好的性能。這種方法的應(yīng)用為自動(dòng)駕駛汽車等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用提供了一種有效的解決方案，有助于提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的理解和決策能力。

03算法

本文提出了一種創(chuàng)新的基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法，旨在提高語(yǔ)義分割任務(wù)的準(zhǔn)確性。以下是更詳細(xì)的介紹：

1.序列信息利用：本文的方法充分利用了激光雷達(dá)掃描的序列信息，將連續(xù)的5個(gè)掃描組合成一個(gè)大型點(diǎn)云。這種方法考慮了時(shí)間維度上的變化，有助于模型更好地理解環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化，從而提高了語(yǔ)義分割的準(zhǔn)確性。

2.兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：本文提出了兩種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，DarkNet53Seg和TangentConv，用于處理大規(guī)模的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，而無(wú)需對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行下采樣。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有出色的可擴(kuò)展性，并且能夠在合理的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高了效率。

3.損失函數(shù)和優(yōu)化器：在訓(xùn)練過(guò)程中，本文采用了交叉熵?fù)p失函數(shù)，這是一種用于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的常見(jiàn)損失函數(shù)。此外，采用了Adam優(yōu)化器，有助于模型更快地收斂到良好的結(jié)果，提高了訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)：為了進(jìn)一步提高性能，本文引入了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、平移和縮放等。這些技術(shù)有助于模型更好地泛化到不同場(chǎng)景和角度下的數(shù)據(jù)，提高了模型的魯棒性。

5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過(guò)在SemanticKITTI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行廣泛的實(shí)驗(yàn)，本文展示了提出的方法相對(duì)于其他現(xiàn)有的語(yǔ)義分割方法的優(yōu)越性。尤其是在可移動(dòng)類別和所有類別的平均IoU（mIoU）方面，本文方法表現(xiàn)出最佳性能，證明了其在提高語(yǔ)義分割準(zhǔn)確性方面的有效性。

總的來(lái)說(shuō)，本文的方法不僅充分考慮了序列信息，還采用了有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、優(yōu)化器和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，為語(yǔ)義分割任務(wù)提供了強(qiáng)大的工具和方法。這對(duì)于自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用具有重要意義，因?yàn)闇?zhǔn)確的語(yǔ)義分割是確保車輛能夠理解和適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的關(guān)鍵要素。

圖1 標(biāo)簽分布

圖2 訓(xùn)練結(jié)果

04結(jié)論

本文的結(jié)論是，本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法可以有效地利用序列信息，提高語(yǔ)義分割的準(zhǔn)確性，并在SemanticKITTI數(shù)據(jù)集上取得了良好的性能。此外，本文還引入了一個(gè)大型數(shù)據(jù)集，以推動(dòng)基于激光雷達(dá)的語(yǔ)義分割研究。這些結(jié)果表明，本文提出的方法和數(shù)據(jù)集為進(jìn)一步研究和開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車等應(yīng)用提供了重要的資源和方法。

作者 | qw

排版?|?小河

審核?| 貓

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